As the Associate Principal Scientist - Sensory, you are part of the Global Science & Innovation Team and play a key role in partnering with Technical Service team in APAC, Global applications & Ingredient Science with
机器人应用开发工程师 上海、合肥 社招 全职 智能制造 - 设备管理 本科及以上 7-10 年 职位描述 1、负责完成KUKA、ABB、FANUC机器人工艺标准包的迭代和新工艺包的开发验证。2、负责机器人新技术开发应用提升机器人标准落地效率，如机器人程序自动生成及检查，路径规划与轨迹生成模块的开发与优化等3、基于 Tecnomatix Process Simulate（PS）平台 SDK/API 进行二次开发，完成与 3D 环境、虚拟调试、工艺仿真功能的集成。4、机器人标准疑难问题分析解决及优化5、机器人标准培训 职位要求 1、学历与专业：计算机、自动化、机器人、机械电子、人工智能或相关专业，本科及以上学历。2、算法基础：熟练掌握路径规划与运动规划算法（RRT、PRM、A*、Dijkstra 等），有实际机器人路径生成项目经验；熟悉优化算法（遗传、粒子群等）者优先。3、碰撞检测经验：具备刚体/网格级碰撞检测开发经验，了解包围盒（AABB、OBB、轴对齐）及连续碰撞检测方法。4、机器人运动学：熟悉工业机器人运动学正逆解、工作空间分析、关节限位与奇异点处理，至少掌握一种主流机器人品牌（KUKA/ABB/FANUC）的编程系统。5、仿真与集成能力：熟悉 Siemens Tecnomatix Process Simulate 平台或其 SDK/API，具有二次开发或插件编写经验；有其他离线编程软件（ROBGUIDE、RobotStudio、KUKA.Sim）经验者更佳。6、编程语言：精通 C++ 或 Python，有良好的工程化代码能力；熟悉 Qt、OpenGL、PCL、Eigen 等图形/数学库者优先。7、数据结构与数据库：能够设计和维护轨迹数据库（SQLite/PostgreSQL/MongoDB 等），支持历史轨迹检索与相似度匹配。8、多机协同开发：了解多机器人协同避让策略（优先级、交通规则、互锁区等），有实际多机干涉区生成或调度系统开发经验者优先。9、工程思维：能够将现场调试人员的经验固化为启发式规则和轨迹模板，理解“从仿真到真机”的落地流程。10、综合素养：较强的逻辑分析与问题定位能力；良好的团队协作意识；能够适应阶段性高强度开发任务，并主导技术难点攻关。加分项：1、有汽车制造焊接、涂胶、搬运等工艺的机器人离线编程或现场调试经验。2、发表过机器人路径规划或运动优化相关论文或专利。3、熟悉 ROS/ROS2 或 MoveIt
算法工程师 （数据生成 / 物理仿真方向） 深圳 社招 全职 职位描述 1. 负责面向工业视觉、智能制造、机器人及激光加工等垂直业务场景的高质量合成数据生成算法研发，重点基于物理仿真、三维渲染、神经渲染及 3D Gaussian Splatting 等技术，为视觉模型、多模态模型及具身智能模型训练提供高可信度数据支撑。2. 基于数字孪生与仿真引擎，构建贴近真实业务场景的虚拟环境，包括三维几何建模、材质建模、光照配置、相机参数模拟、运动轨迹设计、物体交互与场景动态变化等，实现可控、可扩展、可自动化的数据生成流程。3. 研究并实现基于物理规律的仿真数据生成方法，围绕光照传播、反射、折射、散射、吸收、阴影、透明/半透明材质、金属/非金属材质、复杂表面纹理等视觉效果进行建模，提升合成图像与视频数据的真实感和可用性。4. 探索并落地 3D Gaussian Splatting、NeRF、可微渲染、神经渲染、三维重建与生成式 3D 技术 在数据生成中的应用，实现从真实场景重建、可编辑三维表示到多视角、多光照、多材质、多姿态数据自动生成的完整技术链路。5. 负责合成图像、视频及多模态标注数据的自动化生成，包括目标检测框、实例/语义分割、关键点、深度图、法向图、位姿、光流、三维点云、相机参数及场景元数据等，为下游模型训练提供高质量结构化标注。6. 结合真实业务数据分布，对仿真数据进行质量评估、域随机化、风格迁移、真实感增强与 Sim2Real 优化，持续提升合成数据在目标检测、图像分割、三维重建、多模态理解等任务中的训练收益。7. 建立数据生成与模型训练之间的闭环机制，基于模型训练效果、误检漏检案例及真实业务反馈，反向优化仿真场景、材质参数、光照条件、数据分布与生成策略，提升数据生成系统的业务价值。8. 跟踪物理仿真、神经渲染、3D Gaussian Splatting、三维生成、可微渲染、数字孪生、合成数据生成等前沿技术，推动其在视觉检测、智能制造、机器人感知及激光加工等场景中的工程化落地。 职位要求 1. 具备扎实的数学、物理、计算机图形学或计算机视觉基础，熟悉线性代数、三维几何、相机模型、渲染管线、光照模型、PBR 材质及基本物理仿真原理。2. 熟悉至少一种三维仿真、渲染或数字孪生工具/框架，如
机器人数据采集系统研发（实习生） 上海 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 我们正在寻找一名对机器人系统、数据采集设备和高质量工程实现有兴趣的实习生，参与机器人数据采集系统及无本体数据采集设备的研发工作。该岗位将围绕机器人运动数据、传感器数据、操作数据及实验数据的采集、同步、校准、存储和质量评估展开。你将与算法、机器人、硬件和工程团队协作，参与从系统设计、设备研发、数据采集流程搭建到数据质量把控的完整链路。我们希望你不仅具备扎实的机器人基础和较强的 Coding 能力，也愿意深入真实工程问题，解决复杂、不标准、需要长期打磨的问题。-岗位职责1. 数据采集系统设计与实现- 参与机器人数据采集系统的整体方案设计，包括传感器选型、数据链路设计、采集频率设计、时间同步方案、数据存储格式和数据回放机制等；- 负责或协助实现数据采集软件，包括多源数据接入、实时记录、数据缓存、异常检测、日志管理和可视化调试工具；- 针对不同数据源设计统一的数据接口和数据格式，提升采集系统的可扩展性和复用性；- 参与数据采集流程设计，保证采集过程稳定、可重复、可追溯。2. 无本体数据采集设备研发- 参与无机器人本体条件下的数据采集设备研发，例如外置传感器采集装置、操作轨迹记录设备、动作捕捉辅助设备或其他机器人数据采集辅助硬件；- 参与设备结构、传感器安装、标定流程、采集软件和数据处理链路的设计与调试；- 配合完成设备的原型验证、误差分析、稳定性测试和迭代优化；- 关注设备在真实采集场景中的易用性、可靠性和可维护性。3. 机器人运动学与动力学相关研发- 基于机器人运动学模型，参与坐标系定义、正逆运动学、轨迹表达、关节空间与笛卡尔空间转换等相关工作；- 参与机器人动力学、力控、运动轨迹分析、传感器数据对齐等相关问题的建模和工程实现；- 协助分析机器人运动数据中的异常，例如轨迹抖动、坐标系偏差、关节数据异常、传感器漂移等；- 将机器人理论知识应用到真实系统中，提升数据采集的准确性和可解释性。4. 数据质量把控与分析- 设计并实现数据质量检查工具，对采集数据进行完整性、一致性、同步性、稳定性和异常值检测；- 建立数据质量评估指标，例如丢帧率、时间戳偏移、传感器漂移、轨迹平滑性、标定误差等；- 参与数据问题定位，包括采集设备问题、软件链路问题、传感器问题、标定问题和操作流程问题；- 输出数据质量报告和改进建议，推动采集系统和采集流程持续优化。5. 工程开发与系统调试- 使用 Python、C++ 或其他工程语言完成数据采集、处理、分析和可视化相关开发；-
Miclaw-AI agent开发实习生 AI人才专项 热招 南京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 开发基于机器学习的机器人控制策略，完成机器人端到端的算法训练与部署。负责算法策略的训练与移植，实现Sim2Real在机器人实机上的落地应用；2. 参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化。设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；3. 持续跟踪国内外前沿研究成果，进行相关算法复现。紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累；4. 与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施，共同解决技术难题。 职位要求 1. 机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业背景，理论功底深厚；2. 掌握主流强化学习算法（如DQN、PPO、DDPG、SAC等），熟悉机器人操作快慢双系统设计理念（如VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法。在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备SOTA项目经验或坚实知识基础；3. 熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Sim/Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统；4. 扎实的C++、Python编程能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架，掌握规范的git工作流；5. 具备较强的学习与研究能力，有创新的想法，乐于接受技术挑战；6. 具备良好的英文读写能力，能够阅读和撰写英文技术文档和论文。 投递...
运动控制算法实习生（强化学习方向） 深圳 实习 研发 - 算法 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 【关于我们】小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，覆盖机器人行走、灵巧操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等方向。我们的软硬件研发团队分布于深圳、上海、广州、北京及北美，汇聚跨学科的一流人才。加入我们，你将参与把人工智能真正落地到物理世界的核心工作，与控制、感知、规划、硬件等多领域工程师紧密协作，攻克前沿科研与工程难题，并推动人形机器人关键能力的持续演进。【工作职责】1、参与机器人的强化学习训练，优化机器人运动规划与控制策略，与传统控制方法形成互补，提升整体运动性能；2、参与机器人数据重映射（retargeting / remapping）与位置/姿态跟踪算法的开发与优化；3、将先进运动控制与机器学习方法应用于我们的自研人形机器人，推动算法从离线验证到真机闭环；4、研究和复现前沿强化学习算法，探索相关领域学术和工程问题。 职位要求 【岗位要求】1、本科及以上在读，数学、计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业优先；2、至少 1 年强化学习相关项目或研究经验，熟悉足式机器人运动学和动力学；3、熟练使用基于 Pytorch 的深度学习框架，掌握 PPO、DQN、SAC 等主流强化学习算法，以及 MuJoCo、Isaac Gym/Sim 等主流仿真工具；4、热爱机器人行业，有相关期刊或会议论文发表经历，或实际强化学习项目落地经验者优先。【你将获得】1、深度参与最前沿的具身智能算法研发，专注于双足机器人运动规划与控制，以及从仿真到实机的迁移；2、行业内资深专家的指导，对于优秀成果，我们将全力支持发表学术论文或申请专利；3、完备的实验室支持，包括充足的计算资源、稳定的机器人平台和强大的软硬件团队；4、明确的成长路径：实习生是公司的重要储备人才，对于即将毕业的优秀实习生，我们优先考虑其全职工作申请。 投递...
Embodied AI Research Intern 深圳、上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 1、参与具身智能（Embodied AI）基础模型的研发，探索 Vision-Language-Action（VLA）、Vision-Language Model（VLM）、World Model 等技术在人形机器人中的应用；2、参与机器人“大脑（Agentic VLM）”相关能力开发，包括场景理解（Perception）、任务规划（Planning）、推理决策（Reasoning）、反思纠错（Reflection）、长期记忆（Memory）以及工具调用（Tool Use）等核心能力建设；3、参与 World Model / Action Model 的设计与训练，探索长时序任务建模（Long-Horizon Modeling）、未来状态预测（Future Prediction）以及机器人控制策略学习；4、与机器人平台、仿真平台及硬件团队紧密合作，推动算法在真实机器人系统上的部署与验证；5、跟踪具身智能、机器人基础模型以及多模态大模型领域的前沿研究，推动新技术快速落地。 职位要求 1、计算机科学、人工智能、机器人、自动化、电子工程等相关专业硕士及以上学历；2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion Model、Vision Transformer（ViT）、CLIP、LLM、VLM 等主流模型架构；3、熟悉 PyTorch
足式机器人运动控制算法工程师实习生（强化学习） 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 开发基于强化/模仿学习的机器人行走及全身控制策略；2. 开发复杂地形下基于视觉的强化学习行走策略；3. 负责算法策略的训练与移植部署，实现算法sim-to-real在机器人实机上落地应用；4. 持续跟踪国内外前沿研究成果，并进行相关算法复现；5. 编写相关技术文档，推动团队技术沉淀与知识共享。 职位要求 1. 硕士及以上学历，机器人、计算机、机械工程、人工智能、应用数学等专业，数学、英语能力扎实，具有较强的学习与研究能力；2. 掌握主流的强化学习算法，如：PPO、DQN、DDPG、SAC等；3. 掌握机器人学习中的广泛使用的训练方法和模型架构，如：教师学生模型（Teacher-Student Network），课程学习（Curriculum Learning），域随机化（Domain Randomization），混合专家模型（MoE）等；4. 熟悉Mujoco、IsaacGym、IsaacLab等机器人仿真平台；5. 有足式机器人强化学习算法的实机调试和sim-to-real经验者优先，有基于模型/优化等传统控制经验者优先；6. 扎实的C++、Python编程能力，熟悉Pytorch等机器学习框架，熟悉Linux，Git，ROS等开发环境和工具。 投递...
公司描述 博世创新软件开发（无锡）有限公司针对交通出行的电动化、自动化、互联化、个性化，提供面向未来的创新技术和前沿解决方案，加速针对中国市场的技术战略的实现和发展。博世软件中心主要发展方向包括智能网联汽车、智能座舱、辅助驾驶、车路云协同、工业4.0、人工智能大数据、智能家居、嵌入式软件服务。博世中国创新与软件开发中心以软件为客户赋能，在汽车辅助驾驶、氢燃料电池、重卡电驱动桥、多合一的控制器等多个领域取得创新研发成果。 职位描述 打造面向自动驾驶的下一代数据与仿真引擎，探索 3D Gaussian Splatting、神经渲染与生成式 AI 在真实道路场景重建、仿真视频生成与闭环评测中的落地应用。 参与从真实路测数据重建、可控场景编辑、动态目标建模，到仿真引擎集成与自动驾驶算法验证的完整链路研发，推动 3DGS 技术真正服务于 ADAS / 自动驾驶系统的数据生产、场景泛化与闭环评测。 设计与实现基于 3D Gaussian Splatting / Neural Rendering 的自动驾驶场景重建算法； 研究大规模道路场景中的多传感器重建、相机轨迹优化、几何一致性、时序一致性与渲染质量提升方法； 构建面向 LogSim / WorldSim 的 3DGS 仿真资产生产链路，支持真实道路场景的高保真复现与可控编辑； 研究动态目标重建与插入、车道级场景编辑、天气 / 光照 / 材质变化等场景泛化能力；
AI运控工程师（机器人驱动） 上海 正式 职位描述 1、负责基于AI算法（强化学习、模仿学习等）的机器人运动控制算法设计、开发与优化，涵盖轨迹规划、步态控制等核心模块；2、搭建Isaac sim、Mujoco等仿真环境，完成算法仿真、参数调优，保障控制精度与稳定性；3、对接机器人硬件，完成控制算法嵌入式部署与调试，深入分析并解决sim2real gap问题；4、跟踪行业前沿技术，参与技术调研与方案论证，推动技术创新及产品落地；配合团队完成文档编写与跨部门协同。 职位要求 1、硕士及以上学历，自动化、机器人工程等相关专业，3年及以上相关研发经验（优秀应届生可放宽）；2、精通机器人运动学、动力学建模，具备扎实的控制理论基础，熟练掌握至少一种AI算法在运动控制中的应用；3、熟练使用C/C++、Python，熟悉ROS、Mujoco、Isaac sim等工具，能独立完成算法开发与调试；4、了解机器人硬件特性，有嵌入式控制部署经验者优先。 投递...
AI 算法实习生 上海 实习 数字技术 职位 ID：A49506 职位描述 1. 参与底盘域和座舱域的数据/机理融合的物理世界模型搭建，和基于世界模型的模仿学习/强化学习的控制算法研发，协助搭建和优化仿真环境，以及相关工具链的搭建。2. 负责摄像头、雷达等传感器的去畸变与标定，支持仿真与实车数据的融合。3. 参与各项车控功能的开发和调试，提升用户体验。 职位要求 1. 硕士研究生及以上学历在读，计算机科学、数据科学、人工智能、软件工程、控制等相关理工科专业2. 熟练掌握Python/C++，熟悉机器学习或深度学习基本原理，了解常见神经网络结构的基本特性与训练机制3. 具备 AI 模型训练经验算法，涵盖感知算法、强化学习等方向。4. 熟练掌握 Isaac Sim / Isaac Lab 等平台和基于平台的算法，能够高效搭建和调试。5. 熟悉摄像头、雷达等传感器的去畸变与标定流程，具备实际操作经验。6. 具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，能够清晰输出实验结论与改进建议7. 每周可稳定出勤5天者优先，实习周期不少于3–6个月 投递...
资深硬件开发工程师 杭州 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1、负责蜂窝物联网应用产品硬件架构设计、硬件整体方案设计、详细设计、原理图设计、PCB布局/布线审核；2、负责蜂窝物联网应用产品及整机调试工作，包括主芯片、电源管理芯片、内存芯片、CSI/DSI/USB/I2C/I2S/UART外设接口、SIM/SD卡接口等各功能块的功能调试及性能优化；3、负责蜂窝物联网应用产品硬件部分调试工作，并能独立完成问题分析能力；4、负责蜂窝物联网应用产品新元器件的评估、选型、认证工作；5、编写相关技术文档。 职位要求 1、本科及以上学历，电子信息或通信相关专业；2、五年以上蜂窝物联网应用产品硬件开发设计经验，具备扎实的数字、模拟电子及电路分析专业知识及技能；3、能熟练使用ORCAD，PADS、Cadence、AD等软件；4、根据产品规格要求，能独立完成元器件选型，原理图设计及优化，PCB layout设计指导；5、能独立完成电路板调试，软硬件联调，测试及改进优化工作； 6、有蜂窝通信应用产品开发工作经验者优先。 投递...
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优才-大模型算法研究员-通用业务部 上海 正式 职位描述 1.负责多模态大模型（如 LLaVA、Qwen-VL、GPT-4V 类架构）的模型设计、训练策略制定与性能优化。2.研究视觉编码器（ViT/CLIP/SigLIP）与大语言模型的对齐机制，包括投影层设计、指令微调（SFT）、RLHF/DPO 对齐。3.主导预训练、指令微调、多模态上下文学习（In-context Learning）及模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）的全链路。4.负责模型推理加速（vLLM、TensorRT-LLM、FlashAttention、投机解码等），解决长上下文、高并发场景下的延迟与吞吐问题。5.构建多模态数据 pipeline（图文对、视频-文本、交互相机数据），设计数据清洗、去重与质量评估策略。6.将 MLLM 能力封装为 API 或 SDK，支撑产品侧的图文理解、视觉问答、多模态 Agent 等应用。 职位要求 1.计算机、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。2.精通 PyTorch/JAX，具备大规模分布式训练工程经验（千卡集群、模型并行、数据并行、ZeRO/PP/TP）。3.深入理解 Transformer、ViT、LLaVA、Qwen-VL、GPT-4V 等多模态大模型架构，具备预训练/SFT/RLHF 全流程实操经验。4.扎实的强化学习理论基础，熟悉 PPO、GAE、Diffusion Policy、ACT、RT-1/RT-2、π0 等算法。5.优秀的代码能力（Python/C++），熟悉 ROS2、Isaac Sim/Gym、MuJoCo、Gazebo 等仿真与中间件生态。 投递...
优才-具身算法工程师（VLA+RL）-通用业务部 上海 正式 职位描述 VLA 端到端模型研发: 设计并训练端到端视觉-语言-动作模型（如 RT-2、OpenVLA、π0、Diffusion Policy、3D Diffusion Actor 等），实现从视觉输入与语言指令到机器人低维动作空间的直接映射。研究动作表示与生成机制: 动作 Token 化（Action Tokenization）、隐动作量化（Latent Action Quantization, LAPA）、扩散式动作生成（Diffusion Policy）、流匹配（Flow Matching）等前沿方案。探索 RL 与模仿学习（IL）的混合训练范式：利用人类演示数据初始化策略，再通过 RL 进行微调和鲁棒性增强。强化学习运控与策略优化: 包括 PPO、SAC、RLHF（Human Feedback for Robotics）、DAPG 等算法在关节级/任务级控制中的应用。模型部署与实时性优化: 负责 VLA/RL 模型在机器人芯片(Orin、Thor）上的轻量化部署，满足实时控制需求（端到端延迟 50ms，控制频率 ≥
优才-具身智能算法研究员（空间智能方向）-觅蜂子公司 上海 正式 职位描述 【方向：空间智能与三维重建】空间智能与三维重建研发前馈式（Feedforward）3D Gaussian Splatting 场景重建算法，从稀疏多视角或单目视频毫秒级输出紧凑3D高斯表示，支持动态更新与压缩。构建实时SLAM系统（融合传统/NeRF/3DGS方法），处理自我中心（egocentric）与人中心（exocentric）混合输入，输出机器人坐标系下的稠密几何、物体6DoF位姿及相机轨迹。开发人体-物体交互（HOI）重建：从多视角外部视频重建物体网格+姿态、人体SMPL/手部MANO参数；从单目自我中心视频实时重建手部与接触关系，生成时空对齐的HOI轨迹。设计自动标定与数据预处理管线（多相机外参自标定、时间同步、空间对齐），为下游模型提供规范化输入。向端到端模型输出可消费的空间Token（如场景图序列、可操作实体列表、接触点坐标），并与RL组协同提供动态场景下的状态预测（世界模型）。 职位要求 计算机视觉、机器人学、机器学习、图形学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。在以下至少一个方向有深入研究和项目经验：三维重建/SLAM/3D Gaussian Splatting/物体姿态估计/人体手部重建模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）、强化学习（PPO、SAC）、机器人控制（MPC、力控）、VLA架构（RT-2、PaLM-E等）多模态预训练（CLIP、LLaVA）、大模型微调（LoRA、RLHF）、自动标注、数据合成与数据策略扎实的编程能力：精通Python，熟悉C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架。熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台。具备优秀的学习能力、逻辑思维与跨团队协作精神，能够快速将前沿论文转化为可工作的原型。加分项有真实机器人（机械臂、人形、四足）部署经验，特别是高复杂度操作任务（装配、双手协作）。在CVPR/ICCV/ECCV/CoRL/ICRA/RSS/NeurIPS等顶会发表论文，或有高质量开源贡献。处理过Ego4D、HoloAssist或自采机器人混合数据，有Sim2Real迁移实战经验。熟悉ROS/ROS2，有实时系统或嵌入式开发经验。 投递...
优才-具身智能算法研究员（VLA端到端与RL方向）-觅蜂子公司 上海 正式 职位描述 【方向：VLA端到端模型与RL后训练】设计并训练视觉-语言-动作多模态Transformer（参考RT-2、Octo、PaLM-E），输入自然语言指令 + 空间Token + 本体感觉，输出离散/连续动作Token（关节角度、末端位姿或扩散策略）。优化模型在真机上的推理速度与泛化能力，探索不同动作表示与模型压缩技术。利用仿真环境（Isaac Sim、Mujoco）对VLA模型进行强化学习微调（PPO/SAC/RLPD），解决域迁移导致的分布漂移。设计域随机化、系统辨识、扰动注入策略，提升策略在真实机器人上的成功率与平滑度。 职位要求 计算机视觉、机器人学、机器学习、图形学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。在以下至少一个方向有深入研究和项目经验：三维重建/SLAM/3D Gaussian Splatting/物体姿态估计/人体手部重建模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）、强化学习（PPO、SAC）、机器人控制（MPC、力控）、VLA架构（RT-2、PaLM-E等）多模态预训练（CLIP、LLaVA）、大模型微调（LoRA、RLHF）、自动标注、数据合成与数据策略扎实的编程能力：精通Python，熟悉C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架。熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台。具备优秀的学习能力、逻辑思维与跨团队协作精神，能够快速将前沿论文转化为可工作的原型。加分项有真实机器人（机械臂、人形、四足）部署经验，特别是高复杂度操作任务（装配、双手协作）。在CVPR/ICCV/ECCV/CoRL/ICRA/RSS/NeurIPS等顶会发表论文，或有高质量开源贡献。处理过Ego4D、HoloAssist或自采机器人混合数据，有Sim2Real迁移实战经验。熟悉ROS/ROS2，有实时系统或嵌入式开发经验。 投递...
优才-具身智能算法研究员（预训练方向）-觅蜂子公司 上海 正式 职位描述 【方向：预训练、Omni大模型与数据策略】利用大规模人类视频（Ego4D、Open X-Embodiment）及无本体交互数据，预训练多模态基座模型（视觉-语言-动作联合），作为VLA主干backbone。探索scaling law，设计模型架构（如Transformer、DiT）与预训练任务（MAE、动作预测、对比学习）。基于VLM/VLA大模型构建自动标注管线，对视频、轨迹、触觉信号进行结构化标注（动作阶段、接触事件、成功/失败标签），降低人工成本。设计主动学习策略，从海量数据中筛选高价值样本（失败轨迹、长尾场景）。牵头制定数据混合策略：真机遥操作数据 : 无本体人类视频 : 仿真合成数据的最优比例，设计消融实验验证，建立数据价值评估模型。 职位要求 计算机视觉、机器人学、机器学习、图形学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。在以下至少一个方向有深入研究和项目经验：三维重建/SLAM/3D Gaussian Splatting/物体姿态估计/人体手部重建模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）、强化学习（PPO、SAC）、机器人控制（MPC、力控）、VLA架构（RT-2、PaLM-E等）多模态预训练（CLIP、LLaVA）、大模型微调（LoRA、RLHF）、自动标注、数据合成与数据策略扎实的编程能力：精通Python，熟悉C++，熟练使用PyTorch/JAX等深度学习框架。熟悉至少一种仿真器（Isaac Sim、Mujoco、PyBullet）或真实机器人平台。具备优秀的学习能力、逻辑思维与跨团队协作精神，能够快速将前沿论文转化为可工作的原型。加分项有真实机器人（机械臂、人形、四足）部署经验，特别是高复杂度操作任务（装配、双手协作）。在CVPR/ICCV/ECCV/CoRL/ICRA/RSS/NeurIPS等顶会发表论文，或有高质量开源贡献。处理过Ego4D、HoloAssist或自采机器人混合数据，有Sim2Real迁移实战经验。熟悉ROS/ROS2，有实时系统或嵌入式开发经验。 投递...
优才-具身模型算法工程师-临界点子公司 上海 正式 职位描述 聚焦灵巧手操作场景，参与具身智能模型与AI Agent的核心算法研发。你将与顶尖团队一起，构建从数据到模型、从训练到部署、从仿真到真机的完整闭环，在真实机器人上验证你的算法。1. 数据工程与训练基础设施： - 参与构建可规模化的数据生产流水线，接触真实机器人海量数据。 - 学习并参与大规模分布式训练系统优化。 - 动手实践模型推理优化与端侧部署，让算法真正跑在机器人上。2. 预训练与后训练： - 参与多模态数据配比与表示学习，探索VLA/具身大模型前沿。 - 挑战灵巧手操作任务的强化学习算法，从离线模仿学习到在线强化学习全链路研究视觉、触觉、力反馈等多模态感知信息与决策的深度融合。3. AI Agent与规划： - 设计任务理解与分解机制，挑战长时序、多步骤灵巧操作的在线规划。 - 实现工作流的状态管理、异常处理与动态调整。 - 集成大语言模型及外部API，完成Agent在仿真与真机中的部署验证。4. 评测体系与迭代： - 搭建仿真与真机评测基准，定义“什么是好的灵巧手模型”。 - 主导模型失败案例分析，你的分析将直接驱动算法迭代。 - 跟踪具身智能与强化学习领域前沿技术，推动算法在真实灵巧手上持续进化。 职位要求 1. 教育背景：硕士及以上，计算机、人工智能、机器人等相关专业。2.
优才-灵巧手运控智能工程师-临界点子公司 上海 正式 职位描述 负责灵巧手操作与机器人感知的核心算法研发，覆盖从仿真建模、运动控制、强化学习到视觉感知的完整技术链路，构建“看得懂、抓得住”的具身智能系统，在真实机器人平台上积累可落地的全栈经验。1. 灵巧手操作算法： - 在MuJoCo或Isaac Gym/Lab环境下搭建灵巧手/机器人模型，完成参数标定与物理特性调优。 - 实现运动学正逆解与动力学分析，负责强化学习/模仿学习策略的训练与测试。 - 负责Sim-to-Real全流程：处理数据、调试控制逻辑、优化迁移效果，缩小仿真与真机差距。 - 开发遥操作系统，优化重定向算法，支持高效数据采集与技能泛化。2. 机器人感知算法： - 研发与优化目标检测、分割、位姿估计等视觉感知算法。 - 融合RGB-D与触觉等多模态信息，提升物体识别与抓取点预测精度。 - 处理场景点云与物体级点云，支持语义理解与几何分析。 - 部署视觉模型至真机平台，优化推理速度与资源占用。3. 系统集成与迭代： - 配合团队提供语义地图、物体属性等感知输出，支撑灵巧手决策与操作。 - 跟踪机器人操作与感知领域最新成果，完成关键论文的复现与改进。 职位要求 1. 教育背景：硕士及以上，控制、机器人、自动化、计算机、AI等相关专业。2. 技能要求： - 熟悉机器人学基本原理（坐标变换、FK/IK、动力学方程）。 - 具备Python/C++编程能力，熟悉ROS2、基本架构。